【摘 要】
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提出一种多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类方法,具体思想包括:首先通过精细化脑区,建立4种不同尺度的脑网络;然后对每种尺度的脑网络分别提取局部特征和全局特征,并将多
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671028),国家重大科技研发子课题(ZLJC603-5-1),北京工商大学校级两科培育基金项目(19008001270)
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提出一种多尺度功能脑网络融合特征的抑郁症分类方法,具体思想包括:首先通过精细化脑区,建立4种不同尺度的脑网络;然后对每种尺度的脑网络分别提取局部特征和全局特征,并将多种尺度脑网络的特征进行有效融合并降维;最后使用支持向量机对患者脑部功能磁共振影像进行分类。试验结果表明,分别提取局部特征和全局特征,并进行有效融合,可以提升识别效果;空间尺度减小会得到更多有效特征,进而能够有效提升分类结果;多尺度特征融合也可以在很大程度上对分类结果起到积极作用。与传统单一大尺度脑网络方法相比,本研究提出的方法获得了更加优秀的
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